测量平差模型误差对平差结果的影响

测量平差模型不仅包括函数模型还包括随机模型,因此要研究测量平差模型误差对平差结果的影响就要研究函数模型误差和随机模型误差二者同时的影响。本文以间接平差模型为例,随机模型误差、函数模型误差和随机模型误差三个层次研究了测量平差模型误差对平差结果影响的公式,论证了不同平差模型误差情况下的平差结果,并推导和论证了同时考虑函数模型误差和随机模型误差对平差结果影响的公式。     

GPS-陀螺全站仪的研究

在保证高精度陀螺定向精度的前提下,探讨采用GPS单点定位技术快速测定测站点坐标,方便求得测站点的子午线收敛角。通过分析大地坐标和平面坐标对子午线收敛角精度的影响,将GPS单点定位测量的WGS-84数据转换到1954北京坐标系,并结合单点定位技术分析其所测数据能否满足陀螺定向精度要求。目前,GPS单点定位精度能够满足纬度在60°范围内陀螺定向中子午线收敛角的精度要求。通过理论分析可知,GPS单点定位精度要求随着纬度和经差的减小而不断降低,将子午线收敛角的精度控制在2″之内,测站点位于中纬度地区(30°～45°),GPS单点定位精度控制在40 m之内,即可满足陀螺定向所需精度要求。最后对GPS-陀螺全站仪的数据处理流程进行总结,分析GPS-陀螺全站仪的功能模块,理论上实现GPS-陀螺全站仪直接得出定向边的坐标方位角。     

地理信息共享平台的关键技术与发展

阐述地理信息共享平台建设中必须解决的标准化问题;列举标准化体系中需要包含的若干重点;提出3种符合可操作性要求的方案,实现了基于现有数据库的数据共享。     

北斗卫星导航系统单频伪距绝对定位精度分析

利用北斗卫星导航系统进行导航定位具有全天候、高精度、不受其他定位系统限制等优点.为验证目前系统定位精度,采用单频伪距绝对定位的方式,对系统试运行阶段和正式提供区域服务后两天的观测数据进行处理和分析.结果表明:北斗系统单频伪距绝对定位能够达到米级精度,可以满足基础测绘和日常生产的需要.     

基于GIS的草地产草量估算系统的研究与实现

针对草地资源破坏日益严重以及草地生态信息管理困难等问题,采用GIS技术,以Visual C#和ArcGIS Engine为技术平台,从系统整体框架、系统功能结构、系统实现等方面对草地产草量估算设计与开发进行探讨,并构建草地产草量估算信息管理系统。实践表明,借助该系统,能够更加直接、清晰地揭示出草地的现状和趋势,为草地生态的监测管理提供一种直观高效的管理方式。     

顾及有效区域的Voronoi图的正射影像拼接

无人机影像的重叠度通常较大(60%~80%),对纠正后的正射影像进行拼接处理时,往往会产生很大的数据冗余。同时,影像越靠近边缘处变形越大,影响拼接精度。提出了一种顾及有效区域的Voronoi图的拼接线自动选取方法,基于整体构建拼接线网络,并根据影像有效区域优化拼接线,保证拼接的精度和效率。实验表明,该方法切实可行。     

利用GPS双频数据进行区域电离层TEC提取

目的 从利用GPS提取区域电离层总电子含量(total electron content,TEC)的基本原理出发,解决了伪距观测值优化以及硬件延迟(DCB)处理问题,并将提取的TEC信息与欧洲定轨中心(CODE)计算的全球电离层(GIM)模型内插值应用在单频精密单点定位中,进行电离层延迟改正实验。结果表明,利用本文提取的TEC值进行单频精密单点定位电(PPP)离层延迟改正时,点位精度能提高到0.2～0.4m左右,明显优于利用GIM内插值的改正精度。     

地面三维激光扫描技术在变形监测中的应用

介绍了将地面三维激光扫描仪应用在变形监测中的数据处理流程和数据分析方法,并针对点云数据的特点,提出了点云和点云直接比较、点云生成模型后比较两种变形分析方法。在此基础上,编制了基于激光点云数据的变形分析软件,并设计了两组实验,验证了两种变形分析方法的有效性以及激光扫描技术应用于变形监测领域的可行性。     

基于时空主题模型的微博主题提取

目的 已有地理主题模型没有考虑不同区域对微博主题影响程度的差异性,同时他们将时间要素离散化,难以得到连续时间上的微博主题强度。提出了一种顾及连续时间及区域影响力因素的时空主题模型。该方法将城市划分为多个区域,依据各兴趣点类型及数量对区域赋予权重以表达区域社会功能对微博主题的影响程度,基于稀疏增量式生成模型表达微博主题分布,利用 Beta分布描述主题在连续时间中的强度,最终通过Gibbs采样得到时空主题模型各参数。实验表明,本文方法能发现连续时间上微博主题的演变,与已有地理主题模型相比,能更加准确地提取微博主题。     

用于高分辨率SAR影像建筑物提取的对象级高亮特征描述方法

目的 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像分辨率的不断提高为建筑物提取提供了有效的数据支持,而传统像素级方法,提取建筑物的效果较差,精度较低。通过分形网络演化分割算法(fractal net evo-lution approach,FNEA)获取分析单元,利用对象级分析单元与邻近环境之间的上下文特征,提出了高亮邻接强度特征(highlight adjacent intensity,HAI)与亮点散射密度特征(shining point distribute density,SDD)的概念,然后结合上述两种特征进行对象级建筑物的提取。最后通过几组实验验证了基于面向对象特征方法比面向像素特征方法对高分辨率SAR建筑物提取具有更好的效果、更高的精度。